MambaOut[49]探索了Mamba架构在视觉任务中的必要性,它指出SSM对于图像分类任务并非必要,但其对于遵循长序列特性的检测和分割任务的价值值得进一步探索。在下游视觉任务中,Mamba也已被广泛应用于医学图像分割[53, 54, 55]和遥感图像分割[56, 57]的研究中。受到VMamba [31]在视觉任务领域取得的显著成果的启发,本文首...
FishDet-YOLO: Enhanced Underwater Fish Detection with Richer Gradient Flow and Long-Range Dependency Capture through Mamba-C2f 方法:论文提出了一种名为FishDet-YOLO的算法,通过引入水下增强模块(UEM)和优化高低频信息提取,结合Mamba-C2f模型来增强复杂场景中图像的梯度流信息,从而提高鱼类检测的准确性和效率。
具体来说,Mamba YOLO-T在AP(平均精度)上比表现最好的轻量级模型DAMO YOLO-T/YOLO MS-XS有显著的3.4%/2.0%的提升,并且在与YOLOv8-S(基线模型,具有相近的准确率)相比时,Params减少了45.5%,FLOPs减少了50%。将Mamba YOLO-B与具有相似Params和FLOPs的Gold-YOLO-M进行比较,前者的AP增益比后者高4.5%。即使与具有...
2.Mamba-YOLO-World中的特征融合机制通过引入并行引导选择扫描和串行引导选择扫描算法,实现了跨模态输入序列和mamba隐藏状态的选择性扫描过程。 FishDet-YOLO: Enhanced Underwater Fish Detection with Richer Gradient Flow and Long-Range Dependency Capture through Mamba-C2f 文章解析 文章提出了一种名为FishDet-YOL...
在VOC0712数据集上进行Mamba YOLO以进行消融实验,测试模型为Mamba YOLO-T。我们的结果表2显示,线索合并为状态空间模型(SSM)保留了更多的视觉线索,也为ODSS块结构确实是最优的断言提供了证据。 RGBlock通过逐像素获取全局相关性和全局特征来捕获逐像素的局部相关性。关于RG块设计的细节,我们还考虑了多层感知基础之上的...
YOLO + Mamba 的结合在多个领域展示了显著的性能提升，特别是在处理低分辨率图像和开放词汇目标检测方面。这些研究不仅提高了检测的准确性，还显著降低了计算复杂度，使其更适合实时应用。未来的研究可能会进一步探索 Mamba 在其他视觉任务中的应用潜力。小编整理了一些YOLO-Mamba【论文】合集，以下放出部分，全部论文PDF...
小样本学习一直是计算机视觉领域的热门研究课题。然而,许多研究者在探索新的创新点时常常感到困惑。如果你也遇到了类似的问题,不妨关注一下“小样本学习+贝叶斯”这一前沿方向。这个组合不仅正处于快速发展阶段,而且具有巨大的潜力。在TPAMI、ICLR、NeurIPS等顶级会议和期刊上,我们可以看到许多相关的研究成果。贝叶斯...
简介:YOLOv8专栏探讨了该目标检测模型的创新改进,包括使用Mamba模型的线性注意力Transformer变体,称为MLLA。Mamba的成功关键在于遗忘门和块设计,MLLA结合了这些优点,提升了视觉任务的性能。文章提供全面分析,并提出MLLA模型,其在效率和准确性上超过多种视觉模型。论文和代码可在提供的链接中找到。MLLA Block的代码示例...
泼天的高分思路Mamba+YOLO Mamba终于也对YOLO出手了!最近有关Mamba+YOLO的新研究真是不少,比如Nature子刊上的YOLOv5_mamba、精度大幅领先YOLOv8的FER-YOLO等等,都是效果非凡,值得一品的好成果。准备了10篇相关论文以及代码,感兴趣的评论区留言哦。这种结合不仅融合了Mamba在全局信息捕捉上的优势,还保留了YOLO在局部特...
YOLO+Mamba,涨点新组合! 🚀 当你提到目标检测的速度和精度,不得不提的就是YOLO系列模型。而今天要介绍的Mamba YOLO,更是其中的佼佼者!这款模型在参数减少45.5%、FLOPs减少50%的同时,居然还能比YOLOv8高6.1%的精度!这背后的秘密就在于Mamba能够捕捉长期依赖关系,而YOLO则擅长捕捉局部特征,两者结合,简直是天作之...